Agent-Native · Concurrent DAG · LLM
开启智能体原生 (Agent-Native) 编程新纪元
在这里，我们将彻底告别冗长的胶水代码、复杂的 Prompt 拼接与脆弱的 JSON 解析。Nexa 将意图路由、多智能体协作、管道流传输提权为核心语法，让你能用最优雅的姿态构建最硬核的 LLM 并发图。
🔥 核心优势：代码对比展示¶
Nexa 将复杂的多智能体协作简化为优雅的声明式语法。点击下方按钮体验 Nexa 与传统方案的差异：
示例 1
Agent 定义与调用
---
🐍 传统 Python + LangChain
12 行代码
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.schema import StrOutputParser
# 定义 chain
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.7)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是一个专业的英中翻译助手"),
("human", "{input}")
])
chain = prompt | llm | StrOutputParser()
# 调用
result = chain.invoke({"input": "Hello, World!"})
print(result)
✨ Nexa
4 行代码
agent Translator {
role: "英中翻译助手",
model: "gpt-4"
}
result = Translator.run("Hello, World!")
核心优势：从 12 行代码缩减到 4 行，无需理解 Chain、PromptTemplate、StrOutputParser 等复杂概念。Agent 定义即配置，调用即执行。缩减 67%
示例 2
管道流程编排
---
🐍 传统 Python + LangChain
18 行代码
import asyncio
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
async def pipeline(topic: str):
# 第一步：写作
writer_prompt = f"写一篇关于{topic}的文章"
draft = await llm.ainvoke(writer_prompt)
# 第二步：审核
reviewer_prompt = f"审核并指出问题：{draft.content}"
review = await llm.ainvoke(reviewer_prompt)
# 第三步：润色
editor_prompt = f"根据审核意见润色：{draft.content}"
final = await llm.ainvoke(editor_prompt)
return final.content
result = asyncio.run(pipeline("人工智能"))
✨ Nexa
5 行代码
agent Writer { role: "作家", prompt: "撰写文章" }
agent Reviewer { role: "审核员", prompt: "审核文章" }
agent Editor { role: "编辑", prompt: "润色文章" }
flow main {
result = "人工智能" >> Writer >> Reviewer >> Editor;
}
核心优势：管道操作符
>> 让数据流一目了然，无需手动传递中间变量、处理异步上下文。编译器自动优化执行顺序。缩减 72%
示例 3
意图路由分发
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🐍 传统 Python + re
17 行代码
import re
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
def route_request(user_input: str):
# 手写正则匹配 - 脆弱且难维护
if re.search(r'天气|weather|气温', user_input, re.I):
prompt = f"回答天气问题：{user_input}"
return llm.invoke(prompt).content
elif re.search(r'新闻|news|头条', user_input, re.I):
prompt = f"回答新闻问题：{user_input}"
return llm.invoke(prompt).content
elif re.search(r'翻译|translate', user_input, re.I):
prompt = f"翻译：{user_input}"
return llm.invoke(prompt).content
else:
return llm.invoke(f"一般对话：{user_input}").content
result = route_request("今天北京天气怎么样？")
✨ Nexa
10 行代码
agent WeatherBot { role: "天气助手" }
agent NewsBot { role: "新闻助手" }
agent Translator { role: "翻译助手" }
agent ChatBot { role: "聊天助手" }
flow main {
result = match user_input {
intent("查询天气") => WeatherBot.run(user_input),
intent("查询新闻") => NewsBot.run(user_input),
intent("翻译内容") => Translator.run(user_input),
_ => ChatBot.run(user_input)
};
}
核心优势：
intent() 语义匹配替代脆弱的正则表达式，使用嵌入向量进行语义相似度匹配，更智能、更灵活。缩减 41%
示例 4
并发 DAG 执行
🐍 传统 Python + asyncio
23 行代码
import asyncio
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
async def researcher(task: str, name: str):
prompt = f"{name}分析：{task}"
return {name: await llm.ainvoke(prompt)}
async def parallel_research(topic: str):
# 并行执行 3 个研究员
tasks = [
researcher(topic, "技术研究员"),
researcher(topic, "市场研究员"),
researcher(topic, "财务研究员")
]
results = await asyncio.gather(*tasks)
# 汇总结果
combined = "\n".join([str(r) for r in results])
summary_prompt = f"汇总以下研究报告：\n{combined}"
final = await llm.ainvoke(summary_prompt)
return final.content
result = asyncio.run(parallel_research("AI 行业前景"))
✨ Nexa
6 行代码
agent TechResearcher { role: "技术研究员" }
agent MarketResearcher { role: "市场研究员" }
agent FinanceResearcher { role: "财务研究员" }
agent Summarizer { role: "报告汇总者" }
flow main {
result = "AI 行业前景"
|>> [TechResearcher, MarketResearcher, FinanceResearcher]
&>> Summarizer;
}
核心优势：DAG 操作符
|>> (分叉) 和 &>> (合流) 一行代码实现并发编排，无需理解 asyncio、gather、协程等概念。缩减 74%
📊 代码量对比总结¶
| 功能场景 | 传统方案 | Nexa | 缩减比例 |
|---|---|---|---|
| Agent 定义与调用 | 12 行 | 4 行 | 67% ↓ |
| 管道流程编排 | 18 行 | 5 行 | 72% ↓ |
| 意图路由分发 | 17 行 | 10 行 | 41% ↓ |
| 并发 DAG 执行 | 23 行 | 6 行 | 74% ↓ |
| 平均 | 17.5 行 | 6.25 行 | 63% ↓ |
🆕 v1.0-alpha 革命性更新：AVM 时代来临¶
Nexa v1.0-alpha 引入了革命性的 Agent Virtual Machine (AVM) —— 一个用 Rust 编写的高性能、安全隔离的智能体执行引擎：
🦀 Rust AVM 底座¶
从 Python 脚本解释转译模式跨越至基于 Rust 编写的独立编译型 Agent Virtual Machine：
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 高性能字节码解释器 | 原生执行编译后的 Nexa 字节码 |
| 完整编译器前端 | Lexer → Parser → AST → Bytecode |
| 110+ 测试覆盖 | 全链路测试保证稳定性 |
🔒 WASM 安全沙盒¶
在 AVM 中引入 WebAssembly，对外部 tool 执行提供强隔离：
- wasmtime 集成 - 高性能 WASM 运行时
- 权限分级 - None/Standard/Elevated/Full 四级权限模型
- 资源限制 - 内存、CPU、执行时间限制
- 审计日志 - 完整的操作审计追踪
⚡ 智能调度器¶
在 AVM 层基于系统负载动态分配并发资源：
- 优先级队列 - 基于 Agent 优先级的任务调度
- 负载均衡 - RoundRobin/LeastLoaded/Adaptive 策略
- DAG 拓扑排序 - 自动依赖解析与并行度分析
📄 向量虚存分页¶
AVM 接管内存，自动执行对话历史的向量化置换：
- LRU/LFU/Hybrid 淘汰策略 - 智能页面置换
- 嵌入向量相似度搜索 - 语义相关性加载
- 透明页面加载 - 无感知的内存管理
性能对比¶
| 指标 | Python 转译器 | Rust AVM |
|---|---|---|
| 编译时间 | ~100ms | ~5ms |
| 启动时间 | ~500ms | ~10ms |
| 内存占用 | ~100MB | ~10MB |
| 并发 Agents | ~100 | ~10000 |
🚀 v1.0.1 - v1.0.4 持续进化¶
自 v1.0-alpha 发布以来，Nexa 持续快速迭代，带来了更多强大的语言特性：
🔀 v1.0.1-beta: 传统控制流 & Python 逃生舱¶
为 Agent 开发提供更灵活的编程能力：
| 特性 | 说明 |
|---|---|
if/else if/else |
传统条件分支语句 |
for each |
集合迭代循环 |
while |
条件循环语句 |
break/continue |
循环控制语句 |
python! """...""" |
Python 代码嵌入逃生舱 |
// 传统控制流示例
tasks = ["task1", "task2", "task3"];
for each task in tasks {
if task == "critical" {
HighPriorityAgent.run(task);
} else {
NormalAgent.run(task);
}
}
// Python 逃生舱示例
stats = python! """
import statistics
data = json.loads(raw_data)
return statistics.mean(data)
"""
🎯 v1.0.2-beta: Semantic Types 语义类型¶
革命性的类型系统，让类型携带语义约束：
// 类型不再只是格式约束，还包含语义含义
type Email = string @ "valid email address format"
type PositiveInt = int @ "must be greater than 0"
protocol UserProfile {
name: UserName,
email: Email // 自动验证邮箱格式
}
🐄 v1.0.3-beta: COW Memory & Work-Stealing¶
为高级推理模式提供底层支持：
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| COW Memory | O(1) 状态分支，支持 Tree-of-Thoughts |
| Work-Stealing Scheduler | 基于 Actor 模型的高效并发调度 |
// Tree-of-Thoughts 探索
agent Thinker {
memory: "cow" // 启用 COW 内存
}
// 多路径推理
branch1 = Thinker.run(problem) |>> "技术视角";
branch2 = Thinker.run(problem) |>> "商业视角";
best = branch1 && branch2; // 共识合并
🐍 v1.0.4-beta: Python SDK COW Agent 状态¶
Python SDK 支持 COW Agent 状态管理，实现跨语言的状态分支：
# Python SDK 中使用 COW Agent
from nexa import CowAgent
agent = CowAgent("analyzer")
branch1 = agent.branch() # O(1) 创建分支
branch2 = agent.branch()
🎯 更多核心特性¶
除了代码简洁性，Nexa 还提供以下强大的语言级特性：
强类型协议约束 (protocol & implements)¶
告别不可控的模型字符串输出！原生支持契约式编程：
protocol ReviewResult {
score: "int",
summary: "string"
}
agent Reviewer implements ReviewResult {
prompt: "Review the code..."
}
语义级控制流 (loop until)¶
用自然语言控制循环终止：
loop {
draft = Writer.run(feedback);
feedback = Critic.run(draft);
} until ("文章质量优秀")
原生测试框架 (test & assert)¶
test "翻译功能测试" {
result = Translator.run("Hello, World!");
assert "包含中文翻译" against result;
}
🎯 设计哲学：写流程，而非胶水¶
阅读本文档的开发者，想必已经受够了在传统语言中通过繁杂的 HTTP 请求和嵌套 if-else 来处理模型幻觉的折磨。
Nexa 把"语言模型预测"视为一个原生计算节拍，将"不确定性"隔离在语法边界内。
与传统框架对比¶
| 特性 | 传统 Python/LangChain | Nexa |
|---|---|---|
| Agent 定义 | 实例化类 + 配置字典 | 原生 agent 关键字 |
| 流程编排 | 手动调用 + 状态管理 | flow + 管道操作符 |
| 意图路由 | if-else + 正则 | match intent 语义匹配 |
| 输出约束 | 手写 JSON Schema | protocol 声明式约束 |
| 并发控制 | asyncio + 锁 | DAG 操作符自动调度 |
| 错误重试 | try-except + 循环 | 内置自动重试机制 |
📚 学习路径¶
新手入门¶
进阶学习¶
深入底层¶
问题排查¶
- 常见问题与排查 - 解决开发中的各种问题
🌟 开始你的 Nexa 之旅¶
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Nexa 文档助手
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